Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Tomecka-Suchoń, S." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Neural networks as a tool for georadar data processing
Autorzy:
Szymczyk, P.
Tomecka-Suchoń, S.
Szymczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330009.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
neural network
artificial neural network
ground penetrating radar
geological structure
sinkhole
sieć neuronowa
sztuczna sieć neuronowa
georadar
penetracja gruntu
budowa geologiczna
zapadlisko górnicze
Opis:
In this article a new neural network based method for automatic classification of ground penetrating radar (GPR) traces is proposed. The presented approach is based on a new representation of GPR signals by polynomials approximation. The coefficients of the polynomial (the feature vector) are neural network inputs for automatic classification of a special kind of geologic structure—a sinkhole. The analysis and results show that the classifier can effectively distinguish sinkholes from other geologic structures.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 4; 955-960
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies